Рубрика «machine learning» - 38

в 11:03, , рубрики: arxiv.org, data science, machine learning, ods, open data science, science, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображений

Ежемесячная рубрика «Читаем статьи за вас». Сентябрь 2017 - 1

Привет! Мы продолжаем нашу традицию и снова выпускаем ежемесячный набор рецензий на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество ODS!

Статьи выбираются либо из личного интереса, либо из-за близости к проходящим сейчас соревнованиям. Напоминаем, что описания статей даются без изменений и именно в том виде, в котором авторы запостили их в канал #article_essence. Если вы хотите предложить свою статью или у вас есть какие-то пожелания — просто напишите в комментариях и мы постараемся всё учесть в дальнейшем.

Читать полностью »

в 7:36, , рубрики: deep learning, machine learning, TensorFlow, Блог компании Intel, высокая производительность, параллельное программирование, Программирование

TensorFlow — современная платформа глубокого обучения и машинного обучения, дающая возможность извлекать максимальную производительность из оборудования Intel. Эта статья познакомит сообщество разработчиков искусственного интеллекта (ИИ) с методиками оптимизации TensorFlow для платформ на базе процессоров Intel Xeon и Intel Xeon Phi. Эти методики были созданы в результате тесного сотрудничества между специалистами корпораций Intel и Google. Представители обеих корпораций объявили об этом сотрудничестве на первой конференции Intel AI Day в прошлом году.

Оптимизация TensorFlow на современных архитектурах Intel - 1
Читать полностью »

в 11:07, , рубрики: api, artificial intelligence, big data, big data analytics, catboost, Conference, data mining, deep learning, machine learning, neural networks, neural networks and deep learning, neuroscience, smart data, Анализ и проектирование систем, Блог компании JUG.ru Group, машинное обучение

В 2016/2017 годах мы обнаружили, что на каждой из наших конференций есть 1-3 доклада о Big Data, нейросетях, искусственном интеллекте или машинном обучении. Стало понятно, что под эту тему можно собрать хорошую конференцию, о чём я сегодня вам и расскажу.

Вкусно: мы решили собрать под одной крышей учёных, инженеров-практиков, архитекторов и сделать упор на технологии — казалось бы, обычное дело, но нет.

Сложно: копнув глубже, можно увидеть, что отдельными вопросами все занимаются не сообща, а врозь.

Учёные строят нейросети в теории, архитекторы делают распределённые системы для корпораций с целью обработки огромных потоков данных в реальном времени, без конечной цели унифицировать к ним доступ, инженеры-практики пишут под это всё софт для сугубо узких задач, которые потом нереально перенести на что-то другое. В общем, каждый копает свою грядку и не лезет к соседу… Так? Да нет же!

На деле: Все занимаются частью общего. Как сама Smart Data (а «умные данные» — это очень узкий перевод) по природе своей, так и те, кто с ней работает, по сути, делают распределённую сеть различных наработок, которые могут создавать порой неожиданные сочетания. Это и формирует фундамент Умных данных в своей красоте и практической значимости.

Итак, что это за кусочки паззла и кто их создает, можно будет посмотреть и даже обсудить с создателями на конференции SmartData 2017 Piter 21 октября 2017. Подробности под катом.

image

Дальше будет много букв, мы же за большие и умные данные, хотя исторически анонс подразумевает быстрый и ёмкий текст, краткий и точный, как выстрел снайпера в ясную летнюю ночь.
Читать полностью »

в 10:44, , рубрики: big data, gpu, kaggle, machine learning, ods, open data science, slack, xgboost, Блог компании JUG.ru Group, машинное обучение, Натекин, открытые данные

Сообщество Open Data Science (ODS) уже известно на Хабре по открытому курсу машинного обучения (OpenML). Сегодня мы поговорим с его создателем об истории ODS, людях и наиболее популярных методах машинного обучения (по версии Кaggle и проектам индустрии). За интересными фактами и технической экспертизой — прошу под кат.

Создатель Open Data Science о Slack, xgboost и GPU - 1

Читать полностью »

в 11:18, , рубрики: machine learning, SuperJob, xgboost, Блог компании Superjob.ru, машинное обучение, Программирование

Ведущий разработчик SuperJob Сергей Сайгушкин рассказывает о подготовке данных и обучении модели скоринга резюме, внедрении в продакшн, мониторинге метрик качества и АБ-тестировании функционала скоринга резюме.

Статья подготовлена по материалам доклада на РИТ 2017 «Ранжирование откликов соискателей с помощью машинного обучения».

Читать полностью »

в 14:28, , рубрики: big data, deep learning, machine learning, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, машинное обучение
Достижения в глубоком обучении за последний год - 1

Привет. В своей статье я расскажу вам, что интересного произошло в мире машинного обучения за последний год (в основном в Deep Learning). А произошло очень многое, поэтому я остановился на самых, на мой взгляд, зрелищных и/или значимых достижениях. Технические аспекты улучшения архитектур сетей в статье не приводятся. Расширяем кругозор!

Читать полностью »

в 7:00, , рубрики: big data, data mining, machine learning, Алгоритмы, анализ данных, Блог компании Яндекс, машинное обучение

Представьте: вы открываете приложение, чтобы в очередной раз заказать такси в часто посещаемое вами место, и, конечно, в 2017 году вы ожидаете, что все, что нужно сделать – сказать приложению «Вызывай», и такси за вами тут же выедет. А куда вы хотели ехать, через сколько минут и на какой машине — все это приложение узнает благодаря истории заказов и машинному обучению. В общем-то все, как в шутках про идеальный интерфейс с единственной кнопкой «сделать хорошо», лучше которого только экран с надписью «все уже хорошо». Звучит здорово, но как же приблизить эту реальность?

Как мы обучали приложение Яндекс.Такси предсказывать пункт назначения - 1

На днях мы выпустили новое приложение Яндекс.Такси для iOS. В обновленном интерфейсе один из акцентов сделан на выборе конечной точки маршрута («точки Б»). Но новая версия – это не просто новый UI. К запуску обновления мы существенно переработали технологию прогнозирования пункта назначения, заменив старые эвристики на обученный на исторических данных классификатор.

Как вы понимаете, кнопки «сделать хорошо» в машинном обучении тоже нет, поэтому простая на первый взгляд задача вылилась в довольно захватывающий кейс, в результате которого, мы надеемся, у нас получилось немного облегчить жизнь пользователей. Сейчас мы продолжаем внимательно следить за работой нового алгоритма и еще будем его менять, чтобы качество прогноза было стабильнее. Эта же технология очень скоро будет работать и в приложении для Android, хотя обновление его интерфейса произойдет немного позже. На полную мощность мы запустимся в ближайшие несколько недель, но под катом уже готовы рассказать о том, что же происходит внутри.

Читать полностью »

в 11:19, , рубрики: cnn, computer vision, deep learning, kaggle, machine learning, ods, open data science, python, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений

header_im

Привет, Коллеги!
27 июня закончилось соревнование на Kaggle по подсчёту морских львов (сивучей) на аэрофотоснимках NOAA Fisheries Steller Sea Lions Population Count. В нем состязались 385 команд. Хочу поделиться с вами историей нашего участия в челлендже и (почти) победой в нём.

Читать полностью »

в 11:13, , рубрики: machine learning, qos, Блог компании RAIDIX, Серверное администрирование, системное администрирование, системы хранения данных, СХД, хранение данных

Машинное обучение в практике администрирования. Технология QoSmic - 1

В последнее время новостные ленты заполонили статьи о машинном обучении (ML; Machine Learning) и глубинном обучении (Deep Learning).

Действительно, за несколько лет исследователи существенно продвинулись в этом направлении – и, что важнее, общество стало готово к новым технологиям.

К сожалению, спекулируя на популярной теме машинного обучения, многие сосредоточились на совершенно ненужных человечеству областях его применения: генерации текстов и сценариев для безумных фильмов, написании картин в стиле известных художников и т.д. Часть подобных статей и вовсе скатывается до панических настроений вроде «скоро мы все останемся без работы».
Читать полностью »

в 11:09, , рубрики: arxiv.org, data science, machine learning, ods, open data science, science, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображений

image

Привет!
С этого выпуска мы начинаем хорошую традицию: каждый месяц будет выходить набор рецензий на некоторые научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essence. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество ODS!
Статьи выбираются либо из личного интереса, либо из-за близости к проходящим сейчас соревнованиям. Если вы хотите предложить свою статью или у вас есть какие-то пожелания — просто напишите в комментариях и мы постараемся всё учесть в дальнейшем.

Читать полностью »

1...1020...373839...5060...62
Рейтинг@Mail.ru
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js